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Cientista de dados - IA e Machine Learning

Descrição da vaga

O AI Engineer é responsável por desenvolver, treinar, validar e colocar em produção modelos de Machine Learning e soluções de Generative AI. Este profissional combina profundidade estatística com capacidade de engenharia para transformar problemas de negócio em sistemas inteligentes escaláveis.

É um perfil técnico com forte base matemática e experiência prática em produção.

Responsabilidades e atribuições

🎯 Responsabilidades

  • Projetar e treinar modelos supervisionados e não supervisionados
  • Desenvolver soluções de NLP e LLMs
  • Realizar fine-tuning de modelos fundacionais
  • Implementar arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Criar pipelines de treinamento, validação e inferência
  • Avaliar performance de modelos (accuracy, F1, ROC, BLEU, etc.)
  • Implementar monitoramento de drift e degradação de performance
  • Trabalhar com times de engenharia para deploy em produção
  • Controlar custo computacional de treino e inferência

Requisitos e qualificações

Linguagens

  • Python (principal)
  • SQL (análise e feature engineering)

Machine Learning & Deep Learning

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • Scikit-learn
  • XGBoost / LightGBM

LLM & GenAI

  • APIs da OpenAI
  • Modelos open-source via Hugging Face
  • Transformers
  • Fine-tuning (LoRA, PEFT)
  • Prompt engineering avançado
  • Embeddings e similaridade vetorial
  • RAG architectures

MLOps

  • MLflow
  • Weights & Biases
  • Docker
  • CI/CD para modelos
  • Monitoramento de modelos
  • Versionamento de datasets

Infraestrutura

  • GPU environments
  • Kubernetes
  • Cloud (preferencialmente uma das abaixo):
  • Amazon Web Services
  • Google Cloud
  • Microsoft Azure



Hard Skills

  • Estatística e probabilidade aplicadas
  • Modelagem preditiva
  • NLP
  • Avaliação e validação de modelos
  • Feature engineering avançada
  • Fine-tuning de LLMs
  • Construção de pipelines de ML
  • MLOps e deploy de modelos
  • Otimização de performance e custo



Soft Skills

  • Pensamento analítico profundo
  • Mentalidade experimental (testar hipóteses constantemente)
  • Comunicação técnica clara
  • Capacidade de traduzir problema de negócio em modelo matemático
  • Autonomia técnica
  • Senso de responsabilidade sobre impacto do modelo

Etapas do processo

  1. Etapa 1: Cadastro
  2. Etapa 2: Entrevista R&S
  3. Etapa 3: Entrevista Técnica
  4. Etapa 4: Entrevista Cliente
  5. Etapa 5: Carta Proposta
  6. Etapa 6: Contratação

Transformamos mundos sonhados em trajetórias reais.🧡🚀


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Estamos há 17 anos no mercado, lado a lado com nossos clientes, proporcionando experiências transformadoras. 

Somos um ecossistema de tecnologia e inovação, com expansão global; Além do Brasil estamos presentes na Europa e Reino Unido com escritórios em Portugal, Londres, Dubai e Holanda. 🌎

  

F de Formação: acreditamos na prática da cultura do compartilhamento, no senso de comunidade, e que o conhecimento

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Possuímos iniciativas, e ações sociais, que promovem o desenvolvimento, como a comunidade tech Orange Juice, o Programa de Formação,

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Na FCamara todos são bem-vindos, para nós, Diversidade, Respeito e Ética, são elementos inegociáveis e fazem parte do nosso DNA. 

  

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